Deepseek-V3 abordează dezechilibrul extrem într-o singură secvență printr-o combinație de strategii inovatoare concepute pentru a menține utilizarea echilibrată a experților și pentru a îmbunătăți performanța.
Strategie de echilibrare fără pierdere auxiliari
Deepseek-V3 folosește o strategie auxiliară fără pierderi de pierderi pentru echilibrarea încărcăturii printre arhitectura sa de amestec de experți (MOE). Această metodă ajustează dinamic termenii de prejudecăți asociați cu fiecare expert pe baza utilizării lor în timpul antrenamentului. Mai exact, dacă un expert este supra-utilizat, prejudecata sa este scăzută pentru a reduce probabilitatea de selecție, în timp ce experții subutilizați văd o creștere a prejudecății lor pentru a-și îmbunătăți probabilitatea de selecție. Această ajustare dinamică ajută să se asigure că toți experții sunt utilizați mai uniform pe parcursul procesului de instruire, împiedicând astfel orice expert unic să fie supraîncărcat [1] [3].Pierderea soldului înțelept în secvență
În plus față de strategia auxiliară fără pierderi de pierderi, Deepseek-V3 încorporează o pierdere de echilibru complementară în secvență. Această funcție de pierdere este concepută special pentru a preveni dezechilibrele extreme în secvențe individuale. Prin aplicarea unui factor de echilibru mic, modelul încurajează o distribuție mai uniformă a încărcăturii experților pe jetoane într -o secvență. Această abordare asigură că niciun simbol nu afectează în mod disproporționat performanța generală a modelului din cauza utilizării de dezechilibru a experților [1] [4].Cuantificare cu granulație fină
Deepseek-V3 utilizează, de asemenea, o strategie de cuantificare cu granulație fină pentru a gestiona eficient valori de activare în mod eficient. Această metodă implică activările de scalare la un nivel mai granular, mai degrabă decât aplicarea unui singur factor de scalare pe toate valorile. Grupând activările și greutățile în plăci mai mici, modelul poate gestiona mai bine valorile extreme, fără a pierde precizie pentru valori mai tipice. Această granularitate ajută la atenuarea impactului valorilor exterioare în timpul antrenamentului, ceea ce este crucial pentru menținerea reprezentărilor echilibrate pe secvențe [2] [3].Concluzie
Prin aceste strategii combinate ajustări dinamice ale prejudecății pentru utilizarea experților și pierderea de echilibru în secvență Deepseek-V3 gestionează eficient dezechilibrul extrem în secvențe, în timp ce optimizează performanța și eficiența resurselor. Această abordare multifacetă îi permite să mențină o precizie și stabilitate ridicată în timpul antrenamentului, chiar și atunci când se confruntă cu intrări de date diverse și provocatoare.Citări:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-achieved-big-resiults-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mexureofexperts-nuagemodel-activity-7278419435395170304-MEKI
[5] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[6] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[7] https://www.youtube.com/watch?v=ypxtz3i6xvo
[8] https://venturebeat.com/ai/deepseek-v3-ultra-large-open-source-ai-outperforms-llama-and-qwen-on-launch/
Cei